轻松学会 LeetCode 2146. K Highest Ranked Items Within a Price Range（Python）

后端

2024-01-26 02:10:51

找出特定价格范围内的 K 件最高排名商品

在电子商务的世界中，为客户提供量身定制的购物体验至关重要。这包括根据他们的偏好和预算推荐产品。在本文中，我们将深入探讨一种算法，该算法可以从特定价格范围内的众多商品中识别出 K 件最高排名商品。

算法概述

为了解决这个问题，我们将采用广度优先搜索 (BFS) 算法。BFS 是一种遍历算法，它从图中的一个节点开始，并系统地探索该节点的所有相邻节点。在这种情况下，我们将把商品看作图中的节点，而将它们的价格连接视为图中的边。

步骤详解

以下是 BFS 算法在解决此问题中的具体步骤：

排序商品： 首先，我们将商品按照价格从小到大排序。这将使我们能够从最便宜的商品开始搜索。
BFS 搜索： 从价格最低的商品开始，进行 BFS 搜索。在搜索过程中，如果遇到价格在给定范围内的商品，则将其添加到结果列表中。
结果收集： 如果结果列表中包含了 K 件商品，则停止搜索。

代码示例

以下 Python 代码展示了如何实现上述算法：

def highest_ranked_k_items(grid: list[list[int]], pricing: list[int], start: list[int], k: int) -> list[list[int]]:
    """
    找出特定价格范围内的 K 件最高排名商品

    :param grid: 网格，其中包含商品的价格
    :param pricing: 价格范围 [min_price, max_price]
    :param start: 起始位置 [x, y]
    :param k: 要找的 K 件商品的数量
    :return: K 件最高排名商品的坐标列表
    """

    # 排序商品
    items = []
    for i in range(len(grid)):
        for j in range(len(grid[0])):
            if grid[i][j] > 0:
                items.append([grid[i][j], i, j])
    items.sort(key=lambda x: x[0])

    # BFS 搜索
    result = []
    queue = [start]
    visited = set()
    while queue and len(result) < k:
        next_queue = []
        for item in queue:
            if item not in visited:
                visited.add(item)
                if pricing[0] <= grid[item[0]][item[1]] <= pricing[1]:
                    result.append([item[0], item[1]])
                if grid[item[0]][item[1]] != 0:
                    if item[0] > 0:
                        next_queue.append([item[0] - 1, item[1]])
                    if item[0] < len(grid) - 1:
                        next_queue.append([item[0] + 1, item[1]])
                    if item[1] > 0:
                        next_queue.append([item[0], item[1] - 1])
                    if item[1] < len(grid[0]) - 1:
                        next_queue.append([item[0], item[1] + 1])
        queue = next_queue

    return result